Le Groupe VINCI décide d'investir dans une équipe d'IA ad hoc, avec pour mission d'inventer des produits pour l'avenir de la route.
Cyclope.ai déploie la solution Tollsense sur l'ensemble du réseau de péage de VINCI Autoroutes : aujourd’hui, plus de 165 millions de transactions ont été traitées par l'algorithme.
Le tunnel de Toulon adopte la solution nouvelle génération de détection automatique d'incidents (DAI) de Cyclope.ai, pour remplacer la solution en place.
La DIR Méditerranée confie à Cyclope.ai, aux côtés d'Ingérop et du Cerema, l'évaluation des voies réservées de l'agglomération d'Aix-Marseille.
Avant de rejoindre Cyclope.ai, Emmanuel était directeur général de DataCity, un programme d'innovation urbaine lancé par Numa. Il a cofondé Westwing France, une entreprise leader en e-commerce, vendant des produits pour la maison et l'habitat, avec plus de 30 millions de membres dans 14 pays différents. Il a débuté sa carrière chez Total pendant 10 ans, dans le financement de projets et les relations investisseurs, avant de fonder Awango by Total, une société de distribution de solutions solaires sur les marchés émergents.
Amir NAKIB, est titulaire d'un doctorat en Intelligence Artificielle et Computer Vision et d'un en traitement d'images et en électronique. Il est habilité à mener des projets de recherche (HDR) et est professeur associé à l'Université de Paris Est Créteil, au Laboratoire LISSI (Images, Signaux & Systèmes Intelligents). Auparavant, il a travaillé comme directeur de recherche chez Logxlabs, une agence d'intelligence artificielle dédiée aux grands problèmes industriels. Il a publié plus de 160 articles de recherche et cinq livres sur l'intelligence artificielle et la Computer Vision.
VOIR PLUS
HyperFDA: A Bi-level optimization approach to Neural Architecture Search and Hyperparameters’ Optimization via Fractal Decomposition-based Algorithm Accepted in the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) 2020
Application guided Image Quality Estimation based on Classification Accepted in 26th IEEE International Conference on Image Processing - ICIP 2019
Multi-objective optimization based fractal decomposition Accepted in Metaheuristics International Conference - MIC 2019
Novel Context-aware Classification for Highly Accurate Automatic Toll Collection Accepted in 30th IEEE Intelligent Vehicles Symposium
New Vehicle classification method based on hybrid classifier Accepted in 25th IEEE ICIP 2018, pp.3084-3088
Real time Automatic Urban Traffic Management Framework Based on Convolutional Neural Network under Limited Resources Constraint Accepted in the 17th International Conference on Image Analysis and Recognition 2020
TunSeg: semantic tunnel scene segmentation Accepted in SPIE Optics and photonics Conference
PixMap: automatic license plate recognition with convolutional neural network based on saliency maps Accepted in SPIE Digital Optical Technologies International Symposium
Real-time incident detection inside tunnels based on Volta Architecture Accepted in Nvidia GPU Technology Conference (GTC)
Optimal Ensemble Classifiers based classification for Automatic Vehicle Type Recognition Accepted in International Conference IEEE WCCI-CEC 2018, pp. 1-8
HyperFDA: A Bi-level optimization approach to Neural Architecture Search and Hyperparameters’ Optimization via Fractal Decomposition-based Algorithm Accepted in the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) 2020
Real time Automatic Urban Traffic Management Framework Based on Convolutional Neural Network under Limited Resources Constraint Accepted in the 17th International Conference on Image Analysis and Recognition 2020
"Application guided Image Quality Estimation based on Classification”, Accepted in 26th IEEE Int. Conf. on Image Processing ICIP 2019,
"Multi-objective optimization based fractal decomposition” Accepted in MIC 2019 Metaheuristics International Conference
“Novel Context-aware Classification for Highly Accurate Automatic Toll Collection", In Proc. of 30thIEEE Intelligent Vehicles Symposium”
New Vehicle classification method based on hybrid classifier", 25th IEEE ICIP 2018, pp.3084-3088,
"TunSeg: semantic tunnel scene segmentation”, Accepted in SPIE Optics and photonics”
PixMap: automatic license plate recognition with convolutional neural network based on saliency maps", Accepted SPIE Digital Optical Technologies International Symposium,
"Real-time incident detection inside tunnels based on Voltera Architecture", Accepted Nvidia GPU Technology Conference (GTC)
"Optimal Ensemble Classifiers based classification for Automatic Vehicle Type Recognition", In Proc. of Int. conf IEEE WCCI-CEC 2018, pp. 1-8,
Cyclope.ai a été sélectionnée par European Startup Prize parmi les 50 meilleures (sur 550) start-ups Européennes qui mettent la technologie et l’innovation au service d’une mobilité plus propre, plus sûre et plus inclusive en Europe et dans le monde.
Cyclope.ai est lauréate du label France Mobilité sur son site. FRANCE MOBILITÉ labellise les solutions de mobilités innovantes au service des territoires, des collectivités et de la société. La solution Tunnelwatch de Cyclope.ai est actuellement labellisée tandis que Tollsense est en cours de labellisation.